Cursusaanbod

Introducie van AI in QA-automatisering

  • Rol van AI in moderne softwaretesten
  • Vergelijking van traditionele vs. AI-versterkte QA-strategieën
  • Overzicht van AI-gebaseerde testtools (Testim, mabl, Functionize)

Genereren van tests met AI

  • Modelgebaseerde en UI-gebaseerde testgeneratie
  • Gebruik van Testim of vergelijkbare platforms om flows automatisch te genereren
  • Beoordelen van testintentie, stabiliteit en herbruikbaarheid

Regressieanalyse en testprioritering

  • Impactgebaseerde testselectie en snoeien
  • Veranderingbewuste testuitvoeringen voor grote repositories
  • AI-gestuurde prioritering op basis van risico en frequentie

Integratie met CI/CD-pijplijnen

  • Verbinden van geautomatiseerde tests met Jenkins, GitHub Acties, of GitLab CI
  • Geautomatiseerde kwaliteitspoorten en testfeedbacklussen
  • Tests activeren bij pull requests en implementatie-gebeurtenissen

Foutvoorspelling en anomaliedetectie

  • Analyse van testgegevens om waarschijnlijke foutgebieden te voorspellen
  • Clusteren en triëren van anomalieën met behulp van ML-technieken
  • Feedback aan ontwikkelaars met behulp van AI-gegenereerde inzichten

Onderhoud en schaalbaarheid van AI-gebaseerde tests

  • Omgaan met testdrift en UI-veranderingen
  • Versiebeheer en testconfiguratiebeheer
  • Schalen naar enterprise-level QA-omgevingen

Case studies en praktijktoepassingen

  • Enterprise-implementaties van AI QA-pijplijnen
  • Best practices voor teamadoptie en uitrol
  • Lessen geleerd: successen, mislukkingen en afstelling

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Ervaring met softwaretesten of QA workflows
  • Kennis van CI/CD-pijplijnen en DevOps praktijken
  • Basisbegrip van automatiseringstools of -frameworks

Publiek

  • QA-leiders en testautomatiseringsingenieurs
  • DevOps professionals en SREs
  • Agile testers en kwaliteitsmanagers

 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën